{"id":8252,"date":"2020-08-28T14:43:41","date_gmt":"2020-08-28T17:43:41","guid":{"rendered":"https:\/\/jornalfatosenoticias.com.br\/?p=8252"},"modified":"2020-08-28T14:43:44","modified_gmt":"2020-08-28T17:43:44","slug":"algoritmo-usa-selfies-para-detectar-possiveis-doencas-cardiacas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/jornalfatosenoticias.com.br\/index.php\/2020\/08\/28\/algoritmo-usa-selfies-para-detectar-possiveis-doencas-cardiacas\/","title":{"rendered":"Algoritmo usa ‘selfies’ para detectar poss\u00edveis doen\u00e7as card\u00edacas"},"content":{"rendered":"\n
Uma nova pesquisa usa intelig\u00eancia artificial para analisar fotos faciais dos pacientes e realizar uma triagem inicial de poss\u00edveis grupos de risco<\/em><\/h6>\n\n\n\n

O diagn\u00f3stico de uma doen\u00e7a card\u00edaca pode estar a uma “selfie” de dist\u00e2ncia. Pesquisadores afirmam que um algoritmo que utiliza aprendizado profundo pode ser usado para detectar a aterosclerose coronariana apenas analisando quatro fotos do rosto de um paciente. O estudo que relata a descoberta foi publicado no European Heart Journal.
O algoritmo ainda precisa ser aprimorado e testado em grupos maiores de pessoas de diferentes origens \u00e9tnicas, mas os pesquisadores dizem que ele tem o potencial de ser usado como uma ferramenta de triagem em grupos de risco.
“At\u00e9 onde sabemos, este \u00e9 o primeiro trabalho que demonstra que a intelig\u00eancia artificial pode ser usada para analisar rostos para detectar doen\u00e7as card\u00edacas, seja em cl\u00ednicas ambulatoriais ou por meio de pacientes que fazem ‘selfies’ para realizar sua pr\u00f3pria triagem. Isso poderia orientar mais testes diagn\u00f3sticos ou uma visita cl\u00ednica”, explica o autor do artigo, o m\u00e9dico Zhe Zheng, vice-diretor do Centro Nacional de Doen\u00e7as Cardiovasculares em Pequim, China.
Certas caracter\u00edsticas faciais est\u00e3o associadas a um risco aumentado de doen\u00e7as card\u00edacas, como cabelos ralos ou grisalhos, rugas, vinco do l\u00f3bulo da orelha, xantelasmas (pequenos dep\u00f3sitos amarelos de colesterol sob a pele, geralmente ao redor das p\u00e1lpebras) e arcos senis (dep\u00f3sitos de gordura e colesterol que aparecem como um anel opaco branco, cinza ou azul nebuloso nas bordas externas da c\u00f3rnea). No entanto, eles s\u00e3o dif\u00edceis de serem usados para prever ou calcular o risco de doen\u00e7as card\u00edacas.
“Nosso objetivo final \u00e9 desenvolver um aplicativo que possa ser usado pelos pr\u00f3prios pacientes para avaliar o risco de doen\u00e7as card\u00edacas antes de visitar uma cl\u00ednica. Isso pode ser um m\u00e9todo barato, simples e eficaz de identificar pacientes que precisam de exames adicionais”, afirma Zheng.<\/p>\n\n\n\n

Testes na China<\/h4>\n\n\n\n

O estudo analisou 5.796 pacientes de oito hospitais na China entre julho de 2017 e mar\u00e7o de 2019, submetidos a procedimentos de imagem para investiga\u00e7\u00e3o de seus vasos sangu\u00edneos, como angiografia coron\u00e1ria ou angiotomografia computadorizada coronariana. Enfermeiros ent\u00e3o tiraram quatro fotos dos rostos deles com c\u00e2meras digitais: uma frontal, dois perfis e uma vista do topo da cabe\u00e7a.
Os pacientes tamb\u00e9m foram entrevistados para coletar dados sobre status socioecon\u00f4mico, estilo de vida e hist\u00f3rico m\u00e9dico. Essas informa\u00e7\u00f5es foram usadas para criar, treinar e validar o algoritmo de aprendizado profundo, que foi testado em outros 1.013 pacientes de nove hospitais na China, entre abril de 2019 e julho de 2019.
O algoritmo detectou corretamente a doen\u00e7a card\u00edaca em 80% dos casos e descartou corretamente em 61% dos casos. “O algoritmo teve um desempenho moderado, mas precisamos melhorar a especificidade, pois uma taxa de falsos positivos de at\u00e9 46% pode causar ansiedade e inconveni\u00eancia aos pacientes, bem como potencialmente sobrecarregar as cl\u00ednicas com pacientes que exigem exames desnecess\u00e1rios”, avalia o diretor do Instituto de C\u00e9rebro e Cogni\u00e7\u00e3o do Departamento de Automa\u00e7\u00e3o da Universidade de Tsinghua, Pequim, o Xiang-Yang Ji.<\/p>\n\n\n\n

Fonte: Olhar Digital<\/a><\/em><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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